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#339
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群のクラス分類における敵対的攻撃のための手法の提案．Point Cloud Sensitivity Mapsを利用した制約によって物体形状に沿って点に摂動を与えることで単純なノイズ除去では影響を取り除きにくい敵対的サンプルを生成する．さらにsurrogate modelを用いてBlack-box Attackに利用する手法も提案．
新規性
局所点群の分散からPoint Cloud Sensitivity Mapsを計算し，各点においてどの方向に点を動かした場合に表面点群から逸脱する（接平面から離れる）かを考慮して，ロス関数に対する勾配上昇で攻撃のための各点の移動方向を計算，各点でのスコアを設定して移動量を与える．
結果
ModelNet40，ShapeNetPartについて，PoinetNet，PointNet++ (MSG)，DGCNN，PAConv，SimpleView，CurveNetによるクラス分類モデルに対して攻撃し，既存手法より高い攻撃性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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